Un equipo del Instituto de Ciencias Weizmann de Israel desarrolló un modelo computacional que integra datos médicos, permite predecir factores de riesgo y personalizar tratamientos mediante simulaciones avanzadas.
Recientemente, investigadores del laboratorio del profesor Eran Segal en el Instituto de Ciencias Weizmann de Israel han aprovechado la inteligencia artificial para crear un “gemelo digital” personalizado que les permite detectar el riesgo de desarrollar enfermedades, iniciar un tratamiento preventivo e incluso ejecutar simulaciones para predecir qué tratamiento será más eficaz.
Este nuevo desarrollo, detallado en Nature Medicine, fue posible gracias al Proyecto de fenotipo humano, en el que los científicos que participaron en la iniciativa, junto con colegas de todo el mundo, han recopilado información médica extensa y detallada de más de 13.000 personas.
Actualmente es evidente que los genes por sí solos ofrecen solo una visión parcial. También se deben considerar factores ambientales, la comunidad de microorganismos que residen en los cuerpos, el proceso de envejecimiento y otros factores.
En un esfuerzo por obtener una visión más amplia, Segal, del Departamento de Ciencias de la Computación y Matemáticas Aplicadas de Weizmann, lanzó el Proyecto de Fenotipo Humano en 2018. Este proyecto rastrea a miles de participantes que se someten a evaluaciones y pruebas médicas exhaustivas cada dos años durante un período de 25 años. Estas evaluaciones cubren 17 sistemas corporales diferentes. Se han inscripto más de 30.000 personas y esperan llegar a 100.000 en el futuro.
“Para profundizar nuestra comprensión de las variaciones étnicas, ambientales y culturales, establecimos una sucursal en Japón y actualmente estamos finalizando la apertura de otra en los Emiratos Árabes Unidos, en colaboración con el profesor Eric Xing, de la Universidad de Inteligencia Artificial Mohamed bin Zayed”, agregó.
“Esta investigación ha dado lugar a la creación de una base de datos avanzada que no solo es extensa, sino que también representa la recopilación de datos humanos más exhaustiva que existe actualmente. Hemos puesto este recurso a disposición digitalmente para grupos de investigación de todo el mundo, manteniendo la privacidad de los participantes. Creemos que los datos que hemos recopilado tendrán un profundo impacto en el campo de la medicina”, sostuvo.
Patrones esperados
Un equipo de investigación dirigido por los Dres. Lee Reicher y Smadar Shilo, del laboratorio de Segal, ha desarrollado un modelo de IA que estudia los cambios fisiológicos típicos, que ocurren a lo largo de la vida de una persona, en 17 sistemas del cuerpo humano y aprende a identificar desviaciones de los patrones esperados.
El modelo está construido sobre una plataforma desarrollada por Pheno.AI, una empresa especializada en investigación de IA para la atención médica. “El modelo asigna puntuaciones a cada sistema corporal y compara estos valores con los valores esperados para la edad cronológica, el sexo y el índice de masa corporal del participante”, explica Segal.
Con base en la desviación de estos valores predichos, el modelo determina la edad biológica del participante. Cuanto mayor sea la edad aparente de un sistema corporal, mayor será el riesgo de enfermedades asociadas. Por ejemplo, al rastrear los niveles de glucosa de los participantes, se determina la tasa normal de aumento de la glucemia en hombres y mujeres a lo largo de los años. El modelo detecta cualquier desviación de este patrón y, por lo tanto, identifica con éxito la prediabetes en el 40% de las personas clasificadas como sanas mediante métodos de análisis convencionales.
Diferencias entre sexos
El estudio de la edad biológica ha revelado diferencias significativas entre sexos. “Mientras que la edad biológica de los hombres generalmente aumenta de forma relativamente lineal, observamos una aceleración en el envejecimiento biológico de las mujeres durante la quinta década de vida”, señala Segal y suma: “La menopausia es un evento crucial en muchos aspectos médicos y parece reiniciar el reloj biológico de la edad. Por ejemplo, descubrimos que la disminución de la densidad ósea está más estrechamente relacionada con el tiempo transcurrido desde el inicio de la menopausia que con la edad cronológica. Además, nuestras mediciones permiten detectar el inicio de la menopausia de forma temprana, lo que permite planificar el tratamiento hormonal en consecuencia”.
El Proyecto Fenotipo Humano también ha descubierto nuevas vías para el diagnóstico temprano de diversas afecciones médicas, como el cáncer de mama, la enfermedad inflamatoria intestinal y la endometriosis. Esto se debe a que estas afecciones se caracterizan por un cambio en la composición del microbioma del paciente, y este cambio actúa como una “firma” única e identificable.
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Prevención y tratamientos
Aun así, la mayor promesa del Proyecto Fenotipo Humano reside en su potencial para impulsar la medicina personalizada o de precisión. Los investigadores buscan lograr esto mediante un modelo informático unificado que integrará toda la información recopilada de cada participante en el proyecto, creando un gemelo digital de esa persona.
Este modelo, actualmente en desarrollo en un proyecto dirigido por el estudiante de doctorado Guy Lutsker, predecirá qué eventos médicos es probable que experimente el participante en el futuro y la mejor manera de prevenirlos. Para entrenar el modelo, los científicos le permiten estudiar los historiales médicos de cada participante y luego le piden que realice pequeñas predicciones.
Este enfoque de entrenamiento ayuda a crear un modelo de IA generativa capaz de predecir eventos médicos y, en el futuro, se espera que construya una “trayectoria de salud” personalizada completa que describa el estado de salud futuro de una persona con años de antelación.
Estas predicciones ayudan a prevenir la enfermedad o a retrasarla en una etapa temprana. Además, los investigadores ya están utilizando el gemelo digital para comprobar qué cambios en la dieta o fármacos serían más beneficiosos para cada participante.
Fuente: Instituto Weizmann de Ciencias – Infobae
